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智能体及其应用 《智能体及其应用》系统地论述了智能体的基本概念和关键技术,并给出智能体应用的实际例子,反映了当前智能体研究的最新成果。内容涵盖智能体的理论模型、智能体的系统结构、通信语言、智能体的协调与协作、移动智能体、智能体的学习与知识发现、面向智能体的软件技术等,并结合实例介绍了其在信息检索、智能决策等领域的应用,理论与实践价值兼备。《智能体及其应用》可供从事智能科学技术、计算机科学技术、自动化等科技人员参考,也可以用作有关专业博士生、硕士生的教材。 系统论述智能体的基本概念和关键技术,并给出智能体应用的实际例子,理论与实践价值兼备。 智能体及其应用 史忠植著 内 容 简 介 智能体是一种处于一定环境下的计算机系统。为了实现设计目的,它能在所处环境下灵活、自主地活动。智能体提供了一种新的计算和问题求解范型,将是下一代复杂的、分布的智能系统的范型。大语言模型(LLMs)通过实现类人文本生成和自然语言理解,彻底改变了人工智能(AI)的研究和应用。两者结合,为实现人类水平的人工智能指明了方向。本书系统地论述了智能体的基本概念和关键技术,反映了当前智能体研究的最新成果。全书共12章。第1章是绪论,指出智能体产生的背景以及重大意义。第2章讨论理论基础,着重讨论描述智能体的方法和框架。第3章讨论智能体的系统结构,给出几种典型智能体的具体结构。第4章论述通信语言。第5章讨论智能体的协调与协作。第6章专门论述移动智能体的原理和关键技术。第7章讨论大语言模型。第8章介绍多模态大模型。第9章讨论人工智能智能体。第10章重点讨论智能体在信息检索领域的应用。第11章重点讨论在智能决策领域的应用。第12章重点介绍智能机器人的进展,最后展望智能机器人发展的方向和前景。 本书对从事分布式人工智能、分布式计算、复杂系统研究的科技人员具有重要参考价值,可以用作计算机、信息技术等专业博士生、硕士生的教材。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。 版权所有,侵权必究。举报: 01062782989, beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。 图书在版编目 (CIP) 数据 智能体及其应用 / 史忠植著. 北京 : 清华大学出版社, 2026. 3. ISBN 9787302709541 Ⅰ. TP18 中国国家版本馆CIP数据核字第2026H8B009号 责任编辑: 孙亚楠 封面设计: 常雪影 责任校对: 王淑云 责任印制: 刘菲 出版发行: 清华大学出版社 网址: https://www.tup.com.cn, https://www.wqxuetang.com 地址: 北京清华大学学研大厦A座 邮编: 100084 社总机: 01083470000邮购: 01062786544 投稿与读者服务: 01062776969, cservice@tup.tsinghua.edu.cn 质量反馈: 01062772015, zhiliang@tup.tsinghua.edu.cn 印装者: 涿州汇美亿浓印刷有限公司 经销: 全国新华书店 开本: 170mm×240mm印张: 20〓〓 字数: 401千字 版次: 2026年3月第1版印次: 2026年3月第1次印刷 定价: 119.00元 产品编号: 11189801 前言 技术创新进入前所未有的密集活跃期,人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现,引发链式变革,形成以高科技产业为标志的产业化经济。知识创新表现在科学发现和技术创新能力。我们要建成的科技强国,应当具有居于世界前列的科技实力和创新能力,支撑经济实力、国防实力、综合国力整体跃升,增进人类福祉,推动全球发展。 20世纪90年代,随着计算机网络、计算机通信等技术的发展,对于智能体(intelligent agent)的研究不仅成为分布式人工智能研究的一个热点,而且也是信息技术关注的一个热点。智能体是一种处于一定环境下包装的计算机系统,为了实现设计目的,它能在所处环境下灵活、自主地活动。智能体提供了一种新的计算和问题求解范型。在人工智能研究中,智能体概念的回归并不单单是因为人们认识到了应该把人工智能各个领域的研究成果集成为一个具有智能行为概念的“智能体”,更重要的原因是人们认识到了人类智能的本质是一种社会性的智能。人们在研究人类智能行为中发现: 人类绝大部分的活动都涉及多个人构成的社会团体,大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。人最重要的和最多的智能是在由众多个体构成的社会中进行各种活动时体现出来的。“协作”“竞争”“谈判”等是人类智能行为的主要表现形式。要对社会性的智能进行研究,构成社会的基本构件“人”的对应物“智能体”理所当然地成为人工智能研究的基本对象,而社会的对应物“多智能体系统”也成为人工智能研究的基本对象。 智能体能够提供一种很好的问题求解范型的原因是基于智能体的系统具有许多优点。智能体提供了一种远程智能程序设计的方法。多智能体系统放松了对集中式、规划、顺序控制的限制,提供了分散控制、应急和并行处理。并且,多智能体系统可以降低软件或硬件的费用,提供更快速的问题求解。智能体快速发展的一个重要原因是Internet和World Wide Web的广泛普及和增加。智能体将使最终用户从纷繁的信息海洋中解放出来,在智能体的帮助下,用户可以只关注最感兴趣的那些信息。智能体帮助个人和企业在网络数字世界搜索信息、执行任务,将会成为用户重要的工具。 本书系统地论述了智能体的基本概念和关键技术,并给出智能体应用的实际例子。全书共12章。第1章是绪论,指出智能体产生的背景以及重大意义。第2章讨论理论基础,着重讨论描述智能体的方法和框架。第3章讨论智能体的系统结构,给出几种典型智能体的具体结构。第4章论述通信语言。第5章讨论智能体的协调与协作。第6章专门论述移动智能体的原理和关键技术。第7章讨论大语言模型。第8章介绍多模态大模型。第9章讨论人工智能智能体。第10章重点讨论智能体在信息检索领域的应用。第11章重点讨论在智能决策领域的应用。第12章重点介绍智能机器人的进展,最后展望智能机器人发展的方向和前景。 本书是中国科学院计算技术研究所智能计算机科学实验室有关智能体研究工作的总结。涉及的研究项目得到国家自然科学基金、国家“863”高技术计划、国家重大基础研究计划“973”的资助。参加研究工作的人员有田启家博士后、廖乐健博士、王文杰博士、李威博士、李云峰博士、张颖博士、王伟博士、潘谦红博士、焦文品博士、曹虎博士、武成岗博士、汪涛、江涛、王炬等。澳大利亚悉尼科技大学的张成奇博士、荷兰阿姆斯特丹大学的黄智生博士、香港中文大学的梁浩锋博士、香港城市大学的王怀清博士、清华大学的石纯一教授等对本书的写作给予帮助。清华大学出版社对本书出版给予大力支持,在此一并表示感谢。 史忠植 2025年1月 目录 第1章绪论 1.1信息社会 1.2云计算 1.3智能体 1.3.1智能体弱概念 1.3.2智能体强概念 1.3.3智能体的其他属性 1.4分布式人工智能 1.5移动智能体 1.6人工智能智能体 第2章理论基础 2.1智能体的心理要素 2.2理性智能体 2.3科恩和莱韦斯克的模型 2.3.1模态逻辑 2.3.2科恩和莱韦斯克的BDI模型 2.4拉奥和乔治弗的模型 2.4.1分支模态逻辑 2.4.2拉奥和乔治弗的BDI模型 2.5多智能体的逻辑框架RAO 2.5.1公共知识 2.5.2对其他智能体的推理 2.6智能体心智状态的表示 2.6.1智能体的信念和动作 2.6.2智能体的能力 2.6.3智能体的规划 2.6.4智能体的意图 2.7π演算智能体模型 2.7.1π演算 2.7.2智能体的心智态度 2.7.3智能体的行为规范 2.7.4智能体界面 2.7.5智能体自适应 2.7.6多智能体系统模型 2.8基于行为的智能体理论 第3章智能体结构 3.1智能体基本结构 3.2慎思智能体 3.3反应智能体 3.4混合结构 3.5InteRRaP 3.6ABGP智能体结构 3.7MAPE智能体结构 3.7.1部件构成 3.7.2智能体内核 第4章智能体通信 4.1通信方式 4.1.1黑板系统 4.1.2消息传送 4.2智能体通信语言KQML 4.2.1KQML字符串句法 4.2.2保留的动作表达式参数 4.2.3保留的动作表达式 4.3SACL语言 4.3.1智能体间通信的模型 4.3.2SACL语言规范 4.3.3SACL的保留关键字 4.4通信服务器 4.4.1通信模块 4.4.2通信服务器类 4.4.3名字服务 4.4.4查询服务 4.4.5订购服务 4.4.6智能体生存期服务 4.4.7系统监控和调试 4.5智能体通信语言ACL 4.5.1智能体间通信概述 4.5.2FIPA ACL消息 4.5.3交互协议 4.5.4ACL语义学的形式化基础 4.6本体论 第5章协调与协作 5.1引言 5.2合同网 5.3协作规划 5.3.1形式化框架 5.3.2协作模型 5.3.3协作结构 5.3.4协作方案 5.3.5协作过程分析 5.4部分全局规划 5.5基于约束传播的规划 5.5.1规划表示 5.5.2多智能体环境下的规划问题 5.5.3规划算法 5.6基于生态学的协作 5.7基于博弈论的协商 5.7.1博弈论 5.7.2面向领域的协商 5.7.3最佳平衡协商方法 5.7.4集中式协商方法 5.8基于意图的协商 5.8.1意图 5.8.2协商过程 5.9基于案例推理的合同网协商 第6章移动智能体 6.1概述 6.2分布计算模型 6.3协作移动智能体 6.4任务移动智能体 6.5移动智能体服务器结构 6.6JMAT系统结构 6.7JMAT本体知识解释器 第7章大语言模型 7.1概述 7.1.1什么是自然语言处理 7.1.2自然语言处理的发展 7.1.3自然语言处理的层次 7.2词法分析 7.3句法分析 7.3.1短语结构语法 7.3.2乔姆斯基形式语法 7.3.3句法分析树 7.3.4转移网络 7.3.5扩充转移网络 7.4语义分析 7.4.1语义文法 7.4.2格文法 7.5语用分析 7.6语料库 7.6.1语料库语言学 7.6.2统计方法的应用 7.6.3汉语语料库加工 7.7大语言模型关键技术 7.7.1变换器网络 7.7.2多头自注意力机制 7.7.3人类反馈强化学习 7.7.4语言模型 7.7.5情境学习 7.8主动学习 7.8.1主动学习概述 7.8.2主动学习者不正确学习的问题 7.8.3克服不正确学习问题的方法 7.8.4选择训练实例学习的时机 7.9异构多智能体系统中学习组织角色 7.10多智能体案例推理 第8章多模态大模型 8.1概述 8.2视觉大模型 8.2.1百度文心UFO 2.0 8.2.2华为盘古CV视觉大模型 8.2.3商汤INTERN大模型 8.2.4字节跳动Infinity 8.3听觉大模型 8.3.1清华大学听觉大模型SALMONN 8.3.2思必驰DFM语言大模型 8.3.3科大讯飞听见大模型 8.4多模态融合大模型 8.4.1智源多模态大模型Emu3 8.4.2商汤原生融合大模型日日新 第9章人工智能智能体 9.1概述 9.2分布式系统 9.3面向智能体的程序设计 9.4基于智能体的分布计算模型 9.5智能体请求代理体系结构CARBA 9.6多智能体环境MAGE 9.6.1MAGE系统框架结构 9.6.2可视化智能体开发环境VAStudio 9.6.3MAGE运行平台 9.7人工智能智能体功能 9.7.1智能体大脑 9.7.2智能体感知 9.7.3智能体行动 9.7.4智能体的具身智能 9.8阿里云人工智能平台 9.9人工智能智能体系统Manus 第10章信息检索 10.1网络信息检索 10.2JMAT分布信息检索 10.3基于智能体的多媒体并行检索系统MIRES/INPAR 10.3.1系统体系结构 10.3.2系统工作过程 10.4基于本体论的信息检索服务器 10.5检索增强生成技术 10.5.1检索增强生成工作流程 10.5.2查询分类 10.5.3检索方法 10.5.4生成器的微调 10.5.5实施RAG的最佳实践 10.5.6多模态扩展 10.6检索增强生成分类 10.6.1基本的检索增强生成方法 10.6.2重检索和重排序方法 10.6.3多模态检索增强生成方法 10.6.4图检索增强生成方法 10.6.5混合检索增强生成方法 10.6.6智能体检索增强生成方法 10.7深度求索 第11章智能决策 11.1引言 11.2决策理论 11.2.1决策效用理论 11.2.2满意原则 11.2.3逐步消元法 11.2.4贝叶斯决策方法 11.3决策支持系统 11.4群体决策支持系统 11.4.1信息共享群体决策支持系统 11.4.2协同工作群体决策支持系统 11.5集体智能 11.5.1智能体网格智能平台AGrIP 11.5.2综合集成研讨厅 第12章智能机器人 12.1概述 12.2智能机器人的体系结构 12.3机器人视觉系统 12.3.1视觉系统分类 12.3.2定位技术 12.3.3自主视觉导航 12.3.4视觉伺服系统 12.4机器人规划 12.4.1任务规划 12.4.2分层任务网络规划 12.4.3路径规划 12.4.4轨迹规划 12.5情感机器人 12.6发育机器人 12.7人形机器人 12.8机器人应用 12.9智能机器人发展趋势 参考文献 史忠植,中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师。1964年毕业于中国科技大学。1968年毕业于中国科学院研究生院。国际信息科学研究院(IAIS)院士、中国计算机学会会士、中国人工智能学会会士。长期从事智能科学、人工智能等方面的研究。曾负责完成多项国家973、863、国家自然科学基金重点项目。曾荣获国家和部门科技奖项6项。2013年获得中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术成就奖。发表著作20本。发表学术论文500多篇。曾指导博士后10多位,博士研究生60多位,硕士研究生150多位。曾担任IFIP人工智能机器学习和数据挖掘组主席、中国计算机学会秘书长、中国人工智能学会副理事长。 目录 第1章绪论 1.1信息社会 1.2云计算 1.3智能体 1.3.1智能体弱概念 1.3.2智能体强概念 1.3.3智能体的其他属性 1.4分布式人工智能 1.5移动智能体 1.6人工智能智能体 第2章理论基础 2.1智能体的心理要素 2.2理性智能体 2.3科恩和莱韦斯克的模型 2.3.1模态逻辑 2.3.2科恩和莱韦斯克的BDI模型 2.4拉奥和乔治弗的模型 2.4.1分支模态逻辑 2.4.2拉奥和乔治弗的BDI模型 2.5多智能体的逻辑框架RAO 2.5.1公共知识 2.5.2对其他智能体的推理 2.6智能体心智状态的表示 2.6.1智能体的信念和动作 2.6.2智能体的能力 2.6.3智能体的规划 2.6.4智能体的意图 2.7π演算智能体模型 2.7.1π演算 2.7.2智能体的心智态度 2.7.3智能体的行为规范 2.7.4智能体界面 2.7.5智能体自适应 2.7.6多智能体系统模型 2.8基于行为的智能体理论 第3章智能体结构 3.1智能体基本结构 3.2慎思智能体 3.3反应智能体 3.4混合结构 3.5InteRRaP 3.6ABGP智能体结构 3.7MAPE智能体结构 3.7.1部件构成 3.7.2智能体内核 第4章智能体通信 4.1通信方式 4.1.1黑板系统 4.1.2消息传送 4.2智能体通信语言KQML 4.2.1KQML字符串句法 4.2.2保留的动作表达式参数 4.2.3保留的动作表达式 4.3SACL语言 4.3.1智能体间通信的模型 4.3.2SACL语言规范 4.3.3SACL的保留关键字 4.4通信服务器 4.4.1通信模块 4.4.2通信服务器类 4.4.3名字服务 4.4.4查询服务 4.4.5订购服务 4.4.6智能体生存期服务 4.4.7系统监控和调试 4.5智能体通信语言ACL 4.5.1智能体间通信概述 4.5.2FIPA ACL消息 4.5.3交互协议 4.5.4ACL语义学的形式化基础 4.6本体论 第5章协调与协作 5.1引言 5.2合同网 5.3协作规划 5.3.1形式化框架 5.3.2协作模型 5.3.3协作结构 5.3.4协作方案 5.3.5协作过程分析 5.4部分全局规划 5.5基于约束传播的规划 5.5.1规划表示 5.5.2多智能体环境下的规划问题 5.5.3规划算法 5.6基于生态学的协作 5.7基于博弈论的协商 5.7.1博弈论 5.7.2面向领域的协商 5.7.3最佳平衡协商方法 5.7.4集中式协商方法 5.8基于意图的协商 5.8.1意图 5.8.2协商过程 5.9基于案例推理的合同网协商 第6章移动智能体 6.1概述 6.2分布计算模型 6.3协作移动智能体 6.4任务移动智能体 6.5移动智能体服务器结构 6.6JMAT系统结构 6.7JMAT本体知识解释器 第7章大语言模型 7.1概述 7.1.1什么是自然语言处理 7.1.2自然语言处理的发展 7.1.3自然语言处理的层次 7.2词法分析 7.3句法分析 7.3.1短语结构语法 7.3.2乔姆斯基形式语法 7.3.3句法分析树 7.3.4转移网络 7.3.5扩充转移网络 7.4语义分析 7.4.1语义文法 7.4.2格文法 7.5语用分析 7.6语料库 7.6.1语料库语言学 7.6.2统计方法的应用 7.6.3汉语语料库加工 7.7大语言模型关键技术 7.7.1变换器网络 7.7.2多头自注意力机制 7.7.3人类反馈强化学习 7.7.4语言模型 7.7.5情境学习 7.8主动学习 7.8.1主动学习概述 7.8.2主动学习者不正确学习的问题 7.8.3克服不正确学习问题的方法 7.8.4选择训练实例学习的时机 7.9异构多智能体系统中学习组织角色 7.10多智能体案例推理 第8章多模态大模型 8.1概述 8.2视觉大模型 8.2.1百度文心UFO 2.0 8.2.2华为盘古CV视觉大模型 8.2.3商汤INTERN大模型 8.2.4字节跳动Infinity 8.3听觉大模型 8.3.1清华大学听觉大模型SALMONN 8.3.2思必驰DFM语言大模型 8.3.3科大讯飞听见大模型 8.4多模态融合大模型 8.4.1智源多模态大模型Emu3 8.4.2商汤原生融合大模型日日新 第9章人工智能智能体 9.1概述 9.2分布式系统 9.3面向智能体的程序设计 9.4基于智能体的分布计算模型 9.5智能体请求代理体系结构CARBA 9.6多智能体环境MAGE 9.6.1MAGE系统框架结构 9.6.2可视化智能体开发环境VAStudio 9.6.3MAGE运行平台 9.7人工智能智能体功能 9.7.1智能体大脑 9.7.2智能体感知 9.7.3智能体行动 9.7.4智能体的具身智能 9.8阿里云人工智能平台 9.9人工智能智能体系统Manus 第10章信息检索 10.1网络信息检索 10.2JMAT分布信息检索 10.3基于智能体的多媒体并行检索系统MIRES/INPAR 10.3.1系统体系结构 10.3.2系统工作过程 10.4基于本体论的信息检索服务器 10.5检索增强生成技术 10.5.1检索增强生成工作流程 10.5.2查询分类 10.5.3检索方法 10.5.4生成器的微调 10.5.5实施RAG的最佳实践 10.5.6多模态扩展 10.6检索增强生成分类 10.6.1基本的检索增强生成方法 10.6.2重检索和重排序方法 10.6.3多模态检索增强生成方法 10.6.4图检索增强生成方法 10.6.5混合检索增强生成方法 10.6.6智能体检索增强生成方法 10.7深度求索 第11章智能决策 11.1引言 11.2决策理论 11.2.1决策效用理论 11.2.2满意原则 11.2.3逐步消元法 11.2.4贝叶斯决策方法 11.3决策支持系统 11.4群体决策支持系统 11.4.1信息共享群体决策支持系统 11.4.2协同工作群体决策支持系统 11.5集体智能 11.5.1智能体网格智能平台AGrIP 11.5.2综合集成研讨厅 第12章智能机器人 12.1概述 12.2智能机器人的体系结构 12.3机器人视觉系统 12.3.1视觉系统分类 12.3.2定位技术 12.3.3自主视觉导航 12.3.4视觉伺服系统 12.4机器人规划 12.4.1任务规划 12.4.2分层任务网络规划 12.4.3路径规划 12.4.4轨迹规划 12.5情感机器人 12.6发育机器人 12.7人形机器人 12.8机器人应用 12.9智能机器人发展趋势 参考文献
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